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Hilbert-Huang变换在情感脑电特征提取中的应用 被引量：4
1
作者 杨鹏圆 李海芳 陈东伟 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第7期2509-2514,共6页
为验证希尔伯特-黄变换是否适用于分析情感脑电信号并选取分类效果最好的特征,在情感脑电数据集上用希尔伯特黄-变换与小波包变换提取出多个特征用来识别愉悦度。结果显示前4个IMF分量的能量矩百分比与能量百分比在特定时间窗下可以得... 为验证希尔伯特-黄变换是否适用于分析情感脑电信号并选取分类效果最好的特征,在情感脑电数据集上用希尔伯特黄-变换与小波包变换提取出多个特征用来识别愉悦度。结果显示前4个IMF分量的能量矩百分比与能量百分比在特定时间窗下可以得到最高为75%的平均分类准确率且后者运算时间更短。利用小波包分解提取特征所需时间比希尔伯特-黄变换短,且其最高平均分类准确率为69.71%,是由小波包分解树第5层结点的能量特征得到。实验结果表明,希尔伯特-黄变换较小波包变换有准确率上的优势与计算时间上的劣势。 展开更多
关键词 希尔伯特-黄变换 情感 脑电 小波包变换 特征提取
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脑电信号特征的归一化方式与选择方法研究 被引量：3
2
作者 杨鹏圆 李海芳 陈东伟 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第2期48-52,共5页
针对多被试脑电数据存在被试间特征值差异较大的问题,分析了单次归一化的数据范围对分类准确率的影响。实验在情感数据集上采用6种常用的归一化方法,对所有被试的特征、单个被试的所有特征、单个被试的单个属性特征这三种单次归一化的... 针对多被试脑电数据存在被试间特征值差异较大的问题,分析了单次归一化的数据范围对分类准确率的影响。实验在情感数据集上采用6种常用的归一化方法,对所有被试的特征、单个被试的所有特征、单个被试的单个属性特征这三种单次归一化的数据范围进行准确率上的比较,证明了单个被试的单个属性特征更适于作为多被试脑电数据单次归一化数据范围。此外,提出方差贡献率与F-score结合的特征选择方法,在不降低准确率的情况下大量减少了特征数量。小波包树结点能量作为变换最少的特征得到的分类结果最好,小波包熵比脑电节律小波熵的分类准确率高。 展开更多
关键词 脑电 情感 归一化 小波包 特征选择 方差贡献率 F-score
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超声作用机理综述 被引量：1
3
作者 顾晓猛 夏余平 杨鹏圆 《内燃机与配件》 2020年第10期253-254,共2页
超声应用于机械工程领域越来越广泛,但对其作用机理研究尚不完善,本文从超声作用的两大模型:"体积效应"和"表面效应"展开,以此来介绍国内外的研究现状及遇到的问题,并对后续的研究方向作出展望。
关键词 超声 体积效应 表面效应
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